低算力大模型是指可以在计算资源较为有限的设备上进行训练和推理的深度学习模型，其设计和优化的重点在于减小模型的参数量和计算复杂度，同时保持较高的精度和泛化能力。
常见的低算力大模型包括MobileNet、ShuffleNet、EfficientNet等，这些模型在图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等领域都得到了广泛应用。
低算力大模型的应用场景主要是面向资源受限、计算能力不足的移动设备和嵌入式系统，例如智能手机、智能音箱、智能摄像头、嵌入式芯片等。
学习低算力大模型的路线包括学习深度学习基础知识、了解不同类型的低算力大模型，学习模型的设计思路和优化策略，熟悉相关工具和框架的使用，以及实践项目和实验，不断提升实际应用能力。
